초보도 쉽게 배우는 토픽 모델링 입문 가이드!

토픽 모델링 쉽게 이해하기

토픽 모델링이란?

토픽 모델링은 많은 문서들 속에 숨어있는 주제(토픽)들을 찾아내는 기술이야. 마치 수많은 뉴스 기사 속에서 어떤 기사는 '스포츠'에 관한 거고, 어떤 기사는 '정치'에 관한 건지 컴퓨터가 알아서 분류해주는 거지.

LDA (Latent Dirichlet Allocation)

토픽 모델링 방법 중 가장 많이 쓰이는 게 LDA라는 건데, 이건 문서마다 여러 토픽이 섞여 있다고 보고, 각 토픽이 어떤 단어들로 이루어져 있는지, 그리고 각 문서는 어떤 토픽들을 얼마나 포함하고 있는지 분석하는 거야.

예시:

만약 뉴스 기사 만 개가 있고, 우리가 토픽을 5개로 정했다고 해보자.

• 토픽 1: 게임, 플레이어, 팀, 스코어 (-> 스포츠/게임 관련)
• 토픽 2: 선거, 투표, 정부, 의회 (-> 정치 관련)
• 토픽 3: 소프트웨어, AI, 컴퓨터, 혁신 (-> 기술 관련)
• 토픽 4: 다이어트, 건강, 운동 (-> 건강/라이프스타일 관련)
• 토픽 5: 학교, 선생님, 학생, 학습 (-> 교육 관련)

이렇게 단어들을 보고 우리가 "아, 이건 스포츠에 관한 거구나", "이건 정치에 관한 거구나" 하고 추측하는 것처럼, LDA도 비슷한 방식으로 토픽을 찾아내.

LDA는 어떻게 작동할까?

1. 처음에는 랜덤으로 시작: LDA는 처음에는 각 문서가 어떤 토픽을 얼마나 포함하고 있는지 랜덤으로 정해.
2. 비교하고 수정: 실제 문서의 단어들과 비교하면서, 토픽 분포를 조금씩 수정해나가. 마치 우리가 틀린 답을 고쳐나가는 것처럼 말이야.
3. 반복: 이 과정을 계속 반복하면서 실제 데이터와 가장 비슷한 토픽 분포를 찾아내.

실제 데이터에 적용해보기

우리가 가지고 있는 데이터(예: 이태원 참사 관련 뉴스 기사)에 토픽 모델링을 적용해보자.

1. 데이터 준비: 먼저 데이터를 불러오고, 불필요한 단어들을 제거하는 전처리 과정을 거쳐야 해. (예: 너무 자주 나오거나 너무 안 나오는 단어 제거)
2. 토픽 개수 정하기: 몇 개의 토픽으로 나눌지 정해야 하는데, 이건 우리가 직접 정하거나, 아니면 '코히어런스 스코어' 같은 지표를 보고 최적의 개수를 찾을 수 있어.
3. 모델 실행: 정해진 토픽 개수로 LDA 모델을 실행하면, 각 토픽이 어떤 단어들로 구성되어 있는지 보여줘.

예시 결과 (이태원 참사 기사 분석):

• 토픽 1: 경찰, 용산, 소방, 현장 (-> 초기 대응 및 현장 상황 관련)
• 토픽 2: 희생자, 추모, 애도, 합동 (-> 희생자 및 추모 관련)
• 토픽 3: 대통령, 정부, 장관, 국정조사 (-> 정치권 및 정부 책임 관련)
• 토픽 4: 현장, 취재, 영상, 목격자 (-> 언론 보도 및 현장 취재 관련)
• 토픽 5: 분양소, 가족, 유가족, 조문 (-> 사후 처리 및 유가족 지원 관련)

최적의 토픽 개수 찾기

토픽 개수를 몇 개로 해야 할지 고민될 때가 많아. 이때 '코히어런스 스코어'라는 걸 사용하는데, 이 스코어가 높을수록 토픽들이 서로 의미적으로 잘 연결되어 있다는 뜻이야. 그래프를 보고 코히어런스 스코어가 가장 높은 지점을 찾아서 토픽 개수를 정할 수 있어.

왜 토픽 모델링을 할까?

• 데이터 이해: 많은 양의 텍스트 데이터를 한눈에 파악하기 어려울 때, 토픽 모델링을 통해 데이터의 전반적인 내용을 빠르게 이해할 수 있어.
• 숨겨진 패턴 발견: 데이터 속에 숨겨진 중요한 주제나 패턴을 발견하는 데 도움을 줘.
• 정보 검색 및 추천: 특정 주제에 관심 있는 사람들에게 관련 정보를 추천하거나, 검색 결과를 더 정확하게 만들어주는 데 활용될 수 있어.

토픽 모델링은 텍스트 데이터를 분석하는 강력한 도구야. 직접 데이터를 가지고 적용해보면서 어떤 결과가 나오는지 확인해보면 더 재미있게 배울 수 있을 거야!